Visual feedback during a goal-directed movement decreases performance on an inspection time task
Notice bibliographique
Résumé
Performing goal-directed movements has been shown to increase resistance to visual illusions, possibly due to enhanced visual processing. An inspection time (IT) task can be used to measure visual processing ability by having participants identify the longer leg of an asymmetric pi figure that is presented for various times (15-105ms), and then immediately backward masked for 400 ms to prevent further processing. A previous experiment used an IT paradigm during production of a goal-directed movement, and contrary to predictions, found degraded visual ability. However, online visual feedback of the limb was not provided, which may account for this finding. Thus, the purpose of the present experiment was to examine whether provision of visual feedback during movement production would enhance performance in an IT task. Participants (n=12) performed an IT task under three conditions: no-movement, during production of a 30-deg targeted right arm extension movement without visual feedback, and during production of the same movement with online visual feedback. Results revealed a main effect for condition, F(2, 22) = 4.71, p = .02, whereby IT performance was significantly poorer in the movement with visual feedback condition compared to the no-movement condition. These results suggest that adding online visual feedback during movement execution while also completing an IT task may exceed the capacity of the visual system, and degrade IT task performance.Acknowledgments: Supported by NSERC and the Ontario Ministry of Research and Innovation and Science
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».